精确的线结构光中心提取算法研究

光条纹中心的精确提取是线结构光三维识别系统的重要环节。环境光干扰、被测物表面反射以及图像采集系统所产生的噪声都给光条提取增加了难度。文章提出了一种快速精确的线结构光条纹中心提取法。首先,对图像进行预处理,通过边缘法对结构光中心线进行边缘检测;然后,用均方灰度梯度法确定结构光中心法线方向;最后,对法线方向上像素进行灰度加权,从而精确提取出结构光条纹中心。实验结果证明,该算法光条纹中心的提取精度达到了亚像素级别。     

钢轨磨耗动态测量中激光光条中心的快速提取

针对钢轨磨耗动态测量中激光光条中心快速精确提取的问题,提出一种卡尔曼滤波和Hessian矩阵相结合的激光光条中心快速提取方法。首先,利用卡尔曼滤波实时预测钢轨磨耗动态测量中激光光条在图像中所在区域;然后,在预测的激光光条区域内,逐行搜索图像灰度最大点,将该灰度最大点作为激光光条图像中心的初始位置,在激光光条图像中心初始位置处利用Hessian矩阵计算得到光条中心的亚像素图像坐标;最终实现在激光光条区域内光条亚像素图像中心的快速提取。该方法显著减少了搜索区域及高斯卷积的数目,提高了激光光条中心提取的鲁棒性及速度。实验结果表明,在保证激光光条提取精度的前提下,每帧提取时间可达到1.6 ms。     

连铸坯三维测量多线结构光的中心条纹快速提取

在利用多线结构光系统对大尺度连铸坯进行三维测量的过程中,线结构光中心条纹的提取精度是影响三维测量精度的重要因素。提出了一种对传统灰度质心方法进行优化的多线结构光中心条纹提取方法。对连铸坯表面激光横截面不满足高斯分布的线结构光条纹,利用图像背景差分的方式去除环境噪声,并根据线结构光条纹与背景间的灰度变化信息确定线结构光的边界,同时提取线结构光的感兴趣区域。根据光条在梯度方向上的灰度积分比例计算灰度质心法的自适应灰度阈值,利用灰度质心方法处理感兴趣区域提取出光条中心点,最后结合附近半径为5个像素的邻域内所定位的中心点进行质心重提取,获得连铸坯表面光条的亚像素中心坐标。现场测量结果表明：对反射特性不均匀的连铸坯表面的激光条纹光条中心进行提取,最终连铸坯边缘轨迹点的三维测量结果标准偏差在2 mm以内,该方法具有精度高、速度快、鲁棒性强的特点。     

钢轨磨损视觉测量的轮廓精确快速提取

为保证钢轨磨损动态视觉测量的高精度,综合图像获取和图像处理技术,实现了清晰光条图像获取和光条中心点亚像素坐标精确提取。根据光条与背景环境亮度的高对比度,提出一种依据光条亮度的相机自动曝光法,用于获取清晰的光条图像;分析图像光条法线方向的亮度衰变特征,采用动态阈值分割法初步提取光条,滤除图像背景的同时保留光条法线方向的亮度衰减信息;根据图像过度曝光信息确定光条中心点像素大致位置,再对分割的光条图像相对应像素位置点计算Hessian矩阵,获取光条中心点的亚像素坐标。采用MFC编写应用程序进行试验,在不同光照环境和背景物的干扰下,该方法可精确地提取光条中心,与经典Steger算法相比提取精度偏差为0.05pixel,运算时间节约40%。试验结果验证了该方法稳定性好,有较强的抗干扰能力,较好地满足钢轨磨损测量的现场要求。     

双目视觉测量中等匹配点的光条中心提取

为了精确、快速提取激光条中心,使其提取结果更适用于工业现场特征尺寸的双目视觉测量,提出了一种等匹配点的激光条中心提取方法。利用灰度重心法粗提取出激光条中心点,计算灰度梯度方向,确定光条边界。接着,根据左右图像中激光条的粗提取结果确定基准光条,对另一幅图像中的对应光条进行插值。然后结合灰度梯度方向与插值结果对激光条进行重提取,得到等匹配点的亚像素中心坐标。最后,利用激光条中心点提取结果重建陶瓷平板、金属板表面及加工现场锻件表面的特征信息。实验结果表明,本文方法提取陶瓷板与金属板的激光条中心点的匹配率分别为99.887%与98.276%,宽度重建的相对误差分别为0.638%与0.488%,激光条中心提取结果能有效重建锻件表面的特征信息,满足工业现场对测量的精度、速度和鲁棒性要求。     

结构光直线光条图像特征的三步法提取

提出一种三步法直线光条图像特征自动提取方法。计算光条各点的HESSIAN矩阵以确定其法线方向,在法线方向利用泰勒级数展开求得光条中心点的亚像素图像坐标,利用光条中心点的空间位置连续性约束,将相邻光条中心点连接成曲线。采用直线近似方法将曲线拆分为独立直线。将位于不同独立直线上的共线点进行融合,构成新的融合直线,通过融合直线长度约束和近似直线的角度约束,分割出单一直线光条的中心点,采用最小二乘直线拟合方法得到结构光直线光条的方程。通过对真实图像的试验,结果表明,提出的三步法直线光条提取方法,能够自动提取出复杂背景中的直线光条,为线结构光视觉测量的现场应用奠定基础。     

一种快速结构光条纹中心亚像素精度提取方法

本文将大模板高斯卷积的递归实现引入到结构光条纹中心提取中,提出了一种基于Hessian矩阵的亚像素精度结构光条纹中心提取的改进算法.利用高斯卷积递归实现获得光条纹各点的Hessian矩阵,以便确定光条纹各点的法线方向,然后在法线方向利用泰勒级数展开求得光条纹中心的亚像素位置.实验表明,该算法具有精度高、鲁棒性强等特点,提出的算法递归实现方法大大减小了算法的运算量,实现了结构光条纹中心线的快速高精度提取,为结构光视觉检测的实时应用奠定了基础.     

线结构光条纹中心全分辩率精确提取方法

线结构光三维坐标测量中,激光条纹中心的提取直接影响测量的分辩率与精度。本文提出了基于灰度阈值法提取条纹全分辩率初值中心,在初值处应用灰度梯度计算光条纹法向,最后在条纹法线方向精确计算光条纹能量中心的方法。实验结果表明,该方法有效地避免了被测体曲率变化大反而提取数据密度小的问题,提高了光条纹受被测物体表面调制后,条纹中心提取的精度,实现了条纹中心的全分辩率精确提取。     

一种多结构光条纹亚像素中心提取方法

在使用结构光方法进行工件或物体的三维信息快速测量中,需要对工件或物体投射多条结构光条纹,快速准确地提取各投射光条的中心是实现精确检测的关键问题之一。文中提出了一种多结构光条纹亚像素中心提取方法,首先扫描整个图像确定光条数目;接着提取各光条的边缘坐标信息;最后利用高斯拟合求取各光线条纹的亚像素中心。实验表明,该方法能有效识别多结构光条纹并提取其亚像素中心。     

互参考激光光条图像质量评价

提出了互参考激光光条图像质量评价方法用于检测激光辅助立体视觉测量中的图像质量。分析了立体视觉测量中单幅激光光条图像的灰度分布特性以及左右激光光条图像灰度分布的相关性。利用光条截面灰度分布梯度表征图像清晰度,并建立了综合考虑单幅图像质量与左右图像相关质量的互参考激光光条图像质量评价方法。然后,确定质量系数的阈值,通过分析噪声对光条提取误差的影响,确定提取误差不高于1个像素的单幅图像质量系数QL,QR∈[0.2,1),通过不同表面激光光条投影实验,确定左右图像相关质量系数QLR∈[0.8,1)。最后,在锻造车间进行了现场实验,重建方形锻件高度为1 747.0mm和491.3mm。实验结果显示,清晰的光条图像质量系数符合确定阈值,受噪声干扰的光条图像质量系数偏离设定阈值,验证了本文提出的质量评价方法能较好地反映激光光条图像缺陷。     

A study on a vision sensor system for tracking the I-Butt weld joints

In this study, a visual sensor system for weld seam tracking the I-butt weld joints in GMA welding was constructed. The sensor system consists of a CCD camera, a diode laser with a cylindrical lens and a band-pass-filter to overcome the degrading of image due to spatters and arc light. In order to obtain the enhanced image, quantitative relationship between laser intensity and iris opening was investigated. Throughout the repeated experiments, the shutter speed was set at 1/1000 second for minimizing the effect of spatters on the image, and therefore the image without the spatter traces could be obtained. Region of interest was defined from the entire image and gray level of the searched laser stripe was compared to that of weld line. The differences between these gray levels lead to spot the position of weld joint using central difference method. The results showed that, as long as weld line is within ±15° from the longitudinal straight line, the system constructed in this study could track the weld line successfully. Since the processing time is no longer than 0.05 sec, it is expected that the developed method could be adopted to high speed welding such as laser welding.     

光条图像成像参数的模糊自适应调整方法研究

针对结构光测量系统中激光光条易受多种因素调制成像质量不稳定的问题,以灰度直方图为基础,分析光条图像具有代表性的灰度分布特征,研究了摄像机曝光时间和增益两种可控的系统采集参数与直方图特征变化之间的规律,提出了一种基于模糊控制策略的相机参数自适应调整方法,利用C#编程语言和MATLAB的COM组件搭建测试环境。试验结果表明,激光扫描测头系统经过成像参数的自适应调整,光条图像能够达到到预期的效果,满足Steger算法对光条和背景的处理要求。     

利用轮廓线多边形表示实时提取光带中心线

提出了一种亚像素光带中心线实时提取方法.首先,通过跟踪光带轮廓线并进行多边形表示将光带分段;然后,利用轮廓线的逆时针排序特性以及分段光带方向和横截面方向的正交关系,采用序号表示方法计算光带横截面扫描线方向;最后,在扫描线上设计了自适应光带横截面宽度变化的灰度重心法计算亚像素坐标.针对6传感器线激光人脚扫描仪采集的分辨率为640 pixel×480 pixel的典型位置光带位图进行了实验,结果显示,采用本方法提取光带中心线用时不超过3.1 ms.精度达到亚像素级,能够满足多传感器线激光扫描视觉系统对光带中心线提取的实时性和高精度的要求.     

彩色遥感图像的亮度直方图局部线性化增强

针对遥感图像能量低的实际问题,提出了一种亮度直方图局部线性化图像增强方法来提高彩色遥感图像的可视效果。首先,对RGB模型描述的彩色遥感图像进行HSI变换,以有效分离H、S和I分量;其次,对亮度I分量进行传统的直方图均衡化,得到均衡化灰度映射曲线;然后,将图像梯度作为目标函数,求出最优的线性化折点位置,对灰度低端动态范围映射曲线进行线性化处理,得到局部线性化的灰度映射曲线;最后利用新的灰度映射曲线对图像进行增强处理。Himawari-8真彩色图像增强实验结果表明,经亮度直方图局部线性化增强后,像素平均梯度由73提高到了147,较传统的RGB域直方图均衡化的123及HSI域直方图均衡化的134高;图像信息熵由5.87提高到6.63,全部优于传统的RGB域直方图均衡化和HSI域直方图均衡化。本文方法有效地改善了彩色遥感图像的可视效果,提高了图像对不同目标的辨识能力。     

鞋底信息扫描的光条中心提取方法研究

为了精确提取鞋底激光光条中心,首先对原始的激光光条图像进行了高斯滤波处理,有效去除了图像噪声,然后采用自适应阈值算法提取了激光光条中心。该方法在利用极值法得到光条的近似中心之后,在光条近似中心小区域内采用重心法计算,实现了激光光条中心的提取。实验结果表明,该算法能够准确地提取出光条中心,具有很强的抗噪声能力。     

金属表面 LED 线结构光条纹图像增强方法

为避免线结构光测量中的干涉散斑噪声的影响,提出采用相干性低的 LED 光源的线结构光测量法,并搭建了测量系统。通过分析该方法在测量金属工件表面的条纹图像特点,提出了采用基于拉普拉斯金字塔的曝光图像融合方法来增强条纹图像质量。实验室环境图像的融合实验验证了该图像增强方法的可行性。最后完成了条纹图像的增强实验,结果表明,经 2 幅曝光图像融合后的条纹图的质量得到了提高,光条区的光强分布均匀,不存在明显的信息缺失区。     

基于区域优化的等厚对接焊缝图像二值化方法

坡口镜面反射、多层多道焊坡口形貌复杂和飞溅等现象,使图像存在灰度级多、灰度分布不均和随机噪声等问题,为此提出了一种基于区域优化的等厚对接焊缝图像二值化方法。提出自适应定义ROI算法以缩减图像;基于邻域灰度极差值的分布,将ROI图像分为平缓和剧烈两区域;进一步以高质量二值化图像为目标,建立了区域判定优化模型,由最优结果确定焊缝光带区域,将该区域灰度均值作为阈值,完成二值化处理。实验结果的主观和客观评价较优,满足多层多道焊和多厚度规格钢板的实时性焊接要求。     

基于灰度图像直方图的边缘检测

数字图像的边缘检测在图像分割、模式识别、机器视觉等中有很重要的作用。灰度图像的边缘检测通常都基于灰度的梯度变化,而图像的直方图就描述了一幅图像的灰度级内容,通过实验找到了数字图像的边缘检测与图像的直方图之间的内在联系,得出具有双峰直方图的图像,其边缘检测效果是比较好的。